Transformando Experimentos de IA em Inteligência e Valor Empresariais

A IA empresarial não está limitada a modelos. As empresas podem executar programas piloto de teste, realizar tarefas comuns e implementar modelos de prova de conceito muito mais rapidamente do que antes, mas frequentemente não conseguem ir além de vitórias isoladas de “IA”.

Mas o problema não é o modelo; é o ambiente em que eles operam. Muitos desafios de escalabilidade permanecem, incluindo dados fragmentados e propriedade indefinida, em grande parte porque esses sistemas foram projetados antes de a IA se tornar uma opção central de negócios.

Um estudo recente da Wipro e HFS Research concluiu que, embora 90% dos líderes empresariais esperem que equipes humanas e de IA se tornem realidade dentro de três anos, apenas 18% estão reprojetando seus processos para apoiar esse futuro. Da mesma forma, 87% afirmam que estão investindo em IA mais rápido do que conseguem demonstrar o valor obtido. As empresas não podem esperar que a IA transforme os negócios se não priorizarem a atualização de seus dados, governança e processos de fluxo de trabalho.

A capacidade de IA está se tornando rapidamente onipresente. As vantagens competitivas virão de quão efetivamente as organizações conectam dados, contexto, inteligência, governança e execução.

Pilotos Tendem a Estagnar

Mesmo quando há dados valiosos disponíveis, programas piloto ainda podem falhar. Por exemplo, se uma pequena equipe sabe de onde os dados de uma planilha se originaram, geralmente se sente confortável em usá-los. No entanto, é difícil escalar esse mesmo nível de compreensão dos dados para toda a organização. Com IA agente, é fácil recuperar informações de múltiplos sistemas ou estabelecer fluxos de trabalho que levam a recomendações para clientes. Enquanto o agente de IA pode agir rapidamente, muitas vezes não está claro se os dados são confiáveis.

Quando as empresas tentam expandir de um caso de uso de IA para muitos, o ceticismo aumenta e problemas podem surgir. Se as informações do cliente se originam em sistemas diferentes, pode ser impossível saber como a informação original foi obtida e curada. Da mesma forma, políticas de governança podem existir, mas não está claro se essas regras foram aplicadas ao conjunto de dados que os agentes consultaram.

Portanto, embora escalar IA seja atraente, inconsistências criam armadilhas. Para realmente garantir valor da IA agente, as empresas devem implementar projetos de dados e fluxos de trabalho desde o início, e não depois.

Construir uma Base de IA Confiável

Construir uma base sólida pronta para IA significa que pessoas e sistemas de IA podem descobrir, acessar e usar dados confiáveis com um sistema de governança adequado em vigor. 

Concentre-se em três capacidades essenciais: 

1. É fundamental adotar uma abordagem unificada de dados e IA. Aplicações de IA agente precisam obter dados de uma base sólida, não de sistemas fragmentados e desconectados. Isso reduz drasticamente a confusão causada por fontes de dados sobrepostas e facilita a aplicação de regras sistemáticas de acesso, qualidade e conformidade.
2. Incorporar governança ao sistema desde o início é crucial para gerenciar como os dados são usados. Por exemplo, um agente que recomenda uma ação deve basear-se em informações aprovadas, operar dentro de um conjunto definido de permissões e fornecer um registro rastreável de como chegou aos resultados entregues.
3. Utilize IA em fluxos de trabalho e processos reais. A IA deve ser incorporada nos fluxos onde os colaboradores já enfrentam atritos, como responder a solicitações de clientes ou solucionar problemas de TI. 

Não encare a IA como uma ferramenta autônoma. Em vez disso, concentre-se em conectar agentes, supervisão humana e tomada de decisão dentro de um processo de ponta a ponta governado. A supervisão humana é essencial, mas trata-se mais de ter controle específico para processos complexos. 

Colocando a IA em Prática

Construir uma base de dados que a IA possa aproveitar é fundamental. Um exemplo vem de uma operação de compra‑para‑pagamento em uma empresa de saúde ao consumidor. Uma grande organização pode processar volumes enormes de faturas enquanto gerencia processos de aprovação complexos. A revisão manual dessas faturas atrasava os ciclos de pagamento e limitava a visibilidade sobre onde ocorriam os problemas. Aplicar IA agente ao processamento das faturas resultou em uma operação 70% sem intervenção humana e um ganho de eficiência de 45%. O sistema impulsionado por IA processa aproximadamente um milhão de faturas anualmente, representando cerca de $6 billion em valor, enquanto direciona as questões mais complexas para revisão humana.

O objetivo é criar um processo governado no qual o sistema possa recuperar as informações corretas, aplicar regras aprovadas, aprender com padrões recorrentes e escalar apenas quando necessário. Uma base de dados robusta fornece à IA o contexto necessário para apoiar planejamento, análise e relatórios, com a garantia de que um sistema de governança está em vigor.

Etapas para Avançar

Para preparar a empresa para o sucesso a longo prazo, aborde a expansão e a escalabilidade da IA com a mesma diligência empregada em um programa de transformação corporativa.

1. Dados e IA: Antes de começar, compreenda a origem original das informações e pergunte: Os dados estavam incompletos? As definições de negócios eram inconsistentes? As restrições de acesso impediram o sistema de ver o contexto necessário? Os colaboradores careciam de um fluxo de trabalho para usar ou contestar a saída da IA?
2. Criar uma base: É fundamental construir uma base de dados sólida que priorize os domínios de dados mais importantes para os casos de uso iniciais. Defina a propriedade e aplique acesso com controles de qualidade alinhados desde o início. O objetivo é obter dados de alta qualidade e governados que gerem confiança e impulsionem decisões melhores. 
3. Identificar alguns fluxos de trabalho importantes onde os problemas de negócios estejam claros; os dados estejam disponíveis e seja fácil medir o sucesso. Crie agentes focados nesses fluxos, incluindo aqueles que envolvem intervenção humana, para garantir qualidade. 

O Que Está Por Vir

A próxima vantagem competitiva não virá do acesso à IA. Ela virá da capacidade de transformar dados corporativos em inteligência empresarial e resultados de negócios mensuráveis em escala. A IA empresarial será determinada por quão bem os modelos são criados e pelos agentes construídos sobre eles para operar de forma responsável e produtiva. Viver em um mundo de dados fragmentados, mal obtidos e não gerenciados limitará resultados positivos nos negócios. Empresas que conectam dados, governança e redesenho de fluxos de trabalho podem transformar experimentos em valor de longo prazo. O caminho para a IA agente começa com as fundações operacionais e de dados que permitem ação inteligente.